前言

本文分享LSS方案的改進方案——EA-LSS，它解決了“深度跳變”問題，提出了一個新框架Edge-aware Lift-splat-shot 。

適用于“多視圖轉BEV”，可以代替原來的LSS模塊，并有效地提高了檢測精度，而推理時間的增加很少。

在nuScenes測試集上驗證，純相機模型或多模態模型，EA-LSS都是有效的，并達到了Top1排名（截至本文時間2023-12）。

論文地址：EA-LSS: Edge-aware Lift-splat-shot Framework for 3D BEV Object Detection

代碼地址：https://github.com/hht1996ok/EA-LSS